DEFINICIONES DE ESTADÍSTICA

1. Se designa con el nombre de estadística a aquella ciencia que ostenta en sus bases una fuerte presencia y acción de las matemáticas y que principalmente se ocupa de la recolección, análisis e interpretación de datos que buscan explicar las condiciones en aquellos fenómenos de tipo aleatorio.

Uno de los rasgos salientes de la estadística es que se trata de una ciencia transversal y funcional a una amplia variedad de disciplinas que echan mano de ella para entender e interpretar algunas cuestiones que hacen a sus objetos de estudio. La física, la mayoría de las ciencias sociales, las ciencias vinculadas a la salud y áreas como el control de calidad y los negocios y también algunas instituciones gubernamentales, suelen muy recurrentemente ayudarse con la estadística para comprender algunos fenómenos que se dan entre sus filas.

2. La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilados a partir de otros datos numéricos.
Definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra.
La estadística es una técnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenómenos de masa o colectivo, cuya mediación requiere una masa de observaciones de otros fenómenos más simples llamados individuales o particulares.
Esta ciencia tiene disimiles aplicaciones y a través de ella se pueden expresar, mediante indicadores, aspectos de gran utilidad en lo económico, social y natural.

3. La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

4. La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones.

5.  La Estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Rama de la estadística que trata sobre la descripción y análisis estadístico de una 
población, que resume y presenta datos obtenidos de la población o de una muestra, 
mediante métodos adecuados. 
Tiene como objetivo caracterizar los datos, de manera gráfica o analítica, para resaltar las 
propiedades de los elementos bajo estudio.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Rama de la estadística que estudia el comportamiento y propiedades de las muestras, y la  posibilidad y límites de la generalización de los resultados obtenidos a partir de aquellas a las poblaciones que representan. Esta generalización de tipo inductivo, se basa en la  probabilidad. También se le llama también estadística matemática, por su complejidad  matemática en relación a la estadística descriptiva.
Tiene como objetivo generalizar las propiedades de la población bajo estudio, basado en  los resultados de una muestra representativa de la población.



POBLACIÓN

El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.
Destacamos algunas definiciones:
"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).
"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).
El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita.

POBLACIONES  FINITAS

     En los problemas planteados en las distintas disciplinas se estudia el comportamiento de una o más variables sobre un conjunto de unidades. A este conjunto de unidades lo denominamos  población P.  La unidades de la población  pueden ser  pacientes, hospitales, alumnos, médicos, objetos, etc. La variable  es la característica estudiada que puede tomar distintos valores de unidad en unidad. Cuando hablamos de poblaciones finitas, por lo menos en teoría, podemos acceder a todos los individuos o elementos que la componen.

POBLACIONES INFINITAS

    En muchos problemas interesa saber como se comporta una, o varias  variables, al  observarlas cuando se repite un experimento definido de antemano, pero no existe un número fijo, finito, de experimentos ya que teóricamente se los puede repetir cuantas veces  se quiera. Si estudiamos pacientes hipertensos y medimos su tensión arterial, estas mediciones se pueden repetir cuantas veces se quiera, por lo menos en teoría, en pacientes actuales y futuros repartidos a lo largo del mundo.

             

MUESTRA

La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.
"Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991).
"Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).
"Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia", Cadenas (1974).
Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.

PROBABILIDAD

La probabilidad refiere a la posibilidad de ocurrencia de un fenómeno. Esta circunstancia da cuenta de una medida de posibilidad de ocurrencia de un determinado escenario en función de un número de escenarios totales posibles. Es un concepto propio de la estadística y sirve para el análisis de diversos aspectos de la realidad. Algunas de las disciplinas que se valen con fruición de este tipo de conceptualizaciones son las finanzas o la meteorología. Si bien pueden parecer áreas del conocimiento totalmente distintas y cada una ubicada en las antípodas de la otra, lo cierto es que tienen muchas cosas en común; la más importante de todas es la imposibilidad de tener un enfoque mecánico  para comprender las circunstancia que hace que se necesite continuamente el análisis de probabilidades.

DATO

El dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Es un valor o referente que recibe el computador por diferentes medios, los datos representan la información que el programador manipula en la construcción de una solución o en el desarrollo de un algoritmo.
Los datos aisladamente pueden no contener información humanamente relevante. Sólo cuando un conjunto de datos se examina conjuntamente a la luz de un enfoque, hipótesis o teoría se puede apreciar la información contenida en dichos datos. Los datos pueden consistir en números, estadísticas o proposiciones descriptivas. Los datos convenientemente agrupados, estructurados e interpretados se consideran que son la base de la información humanamente relevante que se pueden utilizar en la toma de decisiones, la reducción de la incertidumbre o la realización de cálculos. Es de empleo muy común en el ámbito informático y, en general, prácticamente en cualquier investigación científica.


FENÓMENO

los fenómenos estadísticos se presentan en tiempo y lugar determinado y son objetos de estudio y análisis sobre su mayor o menor intensidad de producción. A ellos pertenecen: numéricos, cualitativos, geográficos, históricos, típicos y atípicos.

FENÓMENOS DETERMINISTAS

Son los hechos o sucesos que ocurren con seguridad. En ellos se conoce de antemano, con certeza, el resultado. Ejemplo:

·         Después de las 6:00 son las 7:00.

·         Después del día sigue la noche.

·         Ir a la escuela todos los días.

·         Alimentarse al mediodía.

FENÓMENOS ALEATORIOS

Son aquellos en donde no se sabe con seguridad lo que va a pasar. Estos sucesos dependen del azar. Ejemplo:

·     Al lanzar una moneda al aire, se ignora si saldrá cara o sello.

·         Al lanzar un dado al aire, no se sabe qué número saldrá.

·         Al sacar una balota de la lotería, se ignora qué cifra del 0 al 9 va a salir.

PARÁMETRO

Es un valor, medida o indicador representativo de la población que se selecciona para ser estudiado.
Otra definición podría ser, función definida sobre valores numéricos de una población. Se llama parámetro a un valor representativo de una población, como la media aritmética, una proporción o su desviación típica.
Una variable
 es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
Variables cuantitativas
Las conocemos como variables numéricas; este tipo de variables son las más comunes en los estudios estadísticos, pues varían en su magnitud

VARIABLE 

Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse. Las variables adquieren valor para la investigación cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina constructoR o construcciones hipotéticas.

VARIABLE CUALITATIVA

es la que se manifiesta en atributos ,como pueden ser; bueno, malo, peor,  regular, aceptable, defectuoso, feo, bonito.

VARIABLE DISCRETA

son aquellas cuyas observaciones se agrupan ‘inherentemente’ o ‘naturalmente’ en categorías, porque dichas variable por su naturaleza sólo pueden tomar ciertos valores muy específicos. El “género” de un sujeto es un buen ejemplo de una variable discreta: los seres humanos pueden ser mujeres u hombres, se ajustan a una u otra categoría y no hay continuidad ni puntos intermedios entre ellas. Los países o regiones del mundo también son buenos ejemplos de variables discretas. Otro ejemplo son las calificaciones o educación de los maestros. Podemos crear las siguientes categorías para describir esta última variable: (a) educación primaria completa, (b) educación secundaria completa, (c) educación superior incompleta, (d) educación superior completa y (e) educación de postgrado.

VARIABLE CONTINUA

No son tan fáciles de categorizar como las variables discretas. A diferencia de las variables discretas, las variables continuas, como su nombre lo indica, sólo se pueden agrupar en forma arbitraria en categorías, porque por su naturaleza pueden tomar cualquier valor a lo largo de un continuo (o de una escala numérica continua). La estatura de los habitantes de un país es un ejemplo de variable continua, así como el ingreso de las familias en dicho país. Un buen ejemplo en el área de la educación son las “calificaciones de pruebas”, que sólo se pueden agrupar arbitrariamente creando ‘intervalos’ artificiales, como por ejemplo 1-20, 21-40, etc. Note que los intervalos también podrían ser 1-10, 11-20, 21-30, etc.O cualquier otro intervalo que se prefiera, ya que la variable no se ajusta naturalmente a categorías predeterminadas como en el caso de las variables discretas.

ESCALA NOMINAL

 consiste en un conjunto de números que se utilizan para representar diferentes categorías, clases o palabras. Los números en dicha escala no tienen propiedades cuantitativas y solamente identifican Son datos que pueden denominarse datos de frecuencia, datos enumerativos, datos de atributos o datos de categoría. Las únicas relaciones
matemáticas adecuadas a las escalas nominales son las de equivalencia (=) o no equivalencia (≠ ). Es decir que esos números en la escala, no representan un orden o dirección.
 representan un nivel de medición inmediatamente superior al de la escala nominal. En este caso, las clases o categorías no sólo son diferentes entre sí sino que también tienen una cierta relación entre ellas. Unas son mayores que o menores que otras (X < Z) o (Z>X), se trata de declaraciones tales como más que, mayor que, antes de, después de.
Los números no representan una cantidad pero si un orden, es decir una posición en una serie ordenada sin determinar cuánta diferencia existe entre las posiciones sucesivas en la escala. Entonces hablamos del primero, el segundo, el tercero, el cuarto, etc.
 Son las mas complejas.Se caracteriza por las diferencias iguales entre dos de sus puntos son iguales entre si. Las cifras asociadas a las categorías son efectivamente cuantitativas y en consecuencia, se puede efectuar con ellas operaciones aritméticas.

ESCALA ORDINAL

Llamada también escala de orden jerárquico, con ella se establecen posiciones relativas de los objetos o fenómenos en estudio, respecto a alguna característica de interés, sin que se reflejen distancias entre ellos. Puede suceder que los objetos de una categoría de las escala no sean precisamente diferentes a los objetos de otra categoría de la escala, sino que están relacionados entre si. Los numerales empleados en las escalas ordinales no son cuantitativos, sino que indican exclusivamente la posición en la serie ordenada y no "cual es" la diferencia entre posiciones sucesivas de la escala.

Las relaciones entre los elementos en clasificación, pueden formularse con el signo >, mayor que, o sea que axiomáticamente la diferencia fundamental entre una escala nominal y una ordinal es que esta última incorpora no solamente la relación de equivalencia (=) sino también la relación "mas grande que" (>). Esta relación es irreflexiva (no es verdad para ninguna x tal que x > x), asimétrica ( x > y luego x < y ) y transitiva (x > y et y > z luego x > z ).

ESCALA CARDINAL

Son las más complejas. Su variable operacional es una escala cardinal que se caracteriza por las diferencias iguales entre dos de sus puntos son iguales entre sí. Las cifras asociadas a las categorías son efectivamente cuantitativas y en consecuencia, se puede efectuar con ellas operaciones aritméticas.